据媒体报道，来(lái)自(zì)英国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研究(jiū)所和(hé)美国(guó)得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科研团队宣布了一项重要(yào)成就：他们通(tōng)过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅(jǐn)几个(gè)原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用(yòng)于下(xià)一代(dài)人工智能计算，也有助科(kē)学家更好(hǎo)地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计(jì)算(suàn)能力(lì)也提出(chū)了越来(lái)越(yuè)高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发(fā)出革(gé)命性硬(yìng)件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆炸时(shí)代(dài)的要求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如原子的(de)人工神经(jīng)元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层(céng)层的神(shén)经网络，机(jī)器自主分辨参数，不(bù)断(duàn)地(dì)将参数归类、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和(hé)认(rèn)知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物(wù)的中(zhōng)枢神经系统(tǒng)，特别是(shì)大脑）的结(jié)构和功能的数学模型或(huò)计算模(mó)型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神(shén)经元联结进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工神经(jīng)网络能在外(wài)界信息的基础上改变内部结构，具备学(xué)习功能。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回(huí)复人工(gōng)神(shén)经元(yuán)相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的(de)讯飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计算(suàn)和移(yí)动互联网，并将算法直(zhí)接和应用结(jié)莫代尔与粘纤区别 莫代尔是粘纤的一种吗合，在(zài)应用(yòng)中(zhōng)不断(duàn)迭(dié)代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人的大脑(nǎo)神经元更(gèng)加接近，从而使用(yòng)类似(shì)的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设“全(quán)国一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现全(quán)国(guó)范围内智能算力、通(tōng)用算力资源(yuán)的融合调度及(jí)弹(dàn)性供给(gěi)，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和(hé)便捷(jié)性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大(dà)学类(lèi)脑智能(néng)科学(xué)与技术(shù)研究院，依托公司全(quán)国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的(de)全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注(zhù)意的是，有分(fēn)析人士表示(shì)，关于(yú)人(rén)类大脑和(hé)神经细胞(bāo)，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不知(zhī)道神经细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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